文件名称:
基于LFOA算法的相关向量机核参数优化
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文件大小: 531kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-10-16
详细说明：相关向量机（RVM）核函数参数对其性能有较大影响，为了提高相关向量机的分类能力，提出了一种基于具有Levy飞行特征的双子群果蝇算法（LFOA）的RVM核参数优化方法。在适应度函数的评判下，果蝇种群经过多次Levy飞行和迭代对指定范围内的核参数进行全局搜索。4组UCI标准数据集的MATLAB仿真实验测试结果表明，所提出的方法有效、可靠，能够提升RVM的分类能力，相比于其他算法具备更高的寻优精度和稳定性。
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